EcoMapper: 気候認識型衛星画像の生成モデル

衛星画像は地球観測に不可欠であり、作物の収量予測、環境監視、気候変動評価などの応用が可能となっています。しかし、衛星画像と気候データを統合することは依然として課題であり、予報やシナリオ分析におけるその有用性が制限されています。本研究では、15種類の土地被覆タイプに対応する気候記録とともに290万枚のSentinel-2画像からなる新しいデータセットを紹介します。このデータセットは、微調整されたStable Diffusion 3モデルを使用した2つの衛星画像生成手法の基礎となっています。 第1の手法は、気候と土地被覆の詳細情報をテキストプロンプトとして使用して特定地域の現実的な合成画像を生成するテキストから画像への生成モデルです。第2の手法は、空間構造を保ちつつ気候データをマッピングしたり時間系列を生成して景観の進化をシミュレーションしたりするためのControlNetを利用した多条件画像生成手法です。 合成画像生成と気候・土地被覆データを組み合わせることで、本研究はリモートセンシングにおける生成モデリングを推進し、環境予報に現実的な入力データを提供するとともに、気候適応や地理空間解析における新たな可能性を開きます。